Multipla linearna regresija statistička je metoda koja omogućava analizu i modeliranje odnosa između jedne zavisne varijable i više nezavisnih varijabli. Ova se metoda koristi za predviđanje i objašnjavanje kako različiti čimbenici utječu na zavisnu varijablu te omogućava stručnjacima da analiziraju kompleksne situacije u kojima su faktori međusobno povezani i da bolje razumiju kako različite varijable zajednički utječu na ishod. Multipla linearna regresija je široko korištena u različitim područjima ljudskog djelovanja, uključujući ekonomiju te društvene i prirodne znanosti, za donošenje informiranih odluka na temelju podataka. Cilj ovog diplomskog rada jest istražiti primjenu multiple linearne regresije kao ključne statističke metode za analizu i predikciju odnosa među varijablama. U istraživačkom je dijelu rada prvo razvijen puni model za predikciju varijable „SalesPrice“ odnosno prodajne cijene nekretnina koji obuhvaća sve relevantne prediktore, a zatim je konstruiran model s dva ključna prediktora, „SqFeet“ odnosno površine nekretnine i „Year“ odnosno starosti nekretnine, kako bi se detaljnije proučio njihov pojedinačni utjecaj. U konstrukciji su modela korišteni dijagnostički testovi kojima je provedena procjena kvalitete modela te vizualizacija rezultata analize i modeliranja pomoću grafičkih prikaza koji su pomogli u boljem razumijevanju odnosa među varijablama i karakteristika modela. Rezultati su pokazali da sve pretpostavke modela nisu bile u potpunosti zadovoljene, osobito u pogledu linearne povezanosti i homoskedastičnosti. Unatoč tome, pretpostavke o normalnoj distribuciji reziduala i odsustvu značajne multikolinearnosti bile su zadovoljene, što je omogućilo djelomično pouzdane rezultate. Također, istraživanje je pokazalo da površina i starost nekretnine imaju značajan utjecaj na prodajnu cijenu potvrđujući njihovu važnost u procjenama na tržištu nekretnina. U konačnici, može se zaključiti kako ovaj rad doprinosi kvalitetnijem razumijevanju primjene statističkih metoda u poslovnoj analitici, naglašavajući važnost pažljive evaluacije modela u svrhu donošenja informiranih i točnih odluka u segmentu prodaje nekretnina.